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防电信诈骗，看全球运营商是怎么做的
如何防范信息诈骗，全球主要运营商都有一套应对之策，不过有一点是相同的，就是运用人工智能来分析和处理诈骗信息，保护用户资产。
日前，在全球互联网与通信连接及结算研讨会期间举行的GSC论坛上，法国电信Orange结算和纠纷部负责人Nathalie de la Cruz表示，该公司的安全与反诈骗解决方案包含了四个步骤，分别是统计、侦测、保护和告知。
据介绍，统计环节会提供一份深度分析报告，报告内容涉及到潜在的或者已知的诈骗/安全漏洞信息；侦测环节则是实时监测欺诈和安全威胁行为；保护环节实时干预和拦截欺诈行为；告知环节就是向用户发送一份报告，通知用户运营商已经拦截了相关欺诈信息。
Cruz强调，在侦测环节，Orange使用的是自主研发的人工智能机器学习系统。
无独有偶，PCCW Global公司在保护用户信息安全的过程中也用到了“机器学习”。该公司产品开发部副总裁Andreas Fehlmann指出，该公司主要是在分析用户通信历史数据的时候使用机器学习系统，以便更好地绘出用户通信行为画像。
至于人工智能如何在防范信息诈骗中发挥作用，Oculeus公司CEO Arnd Baranowski通过该公司开发的通信保护反诈骗系统加以说明。
据了解，该系统反信息诈骗流程共分为五个步骤。
第一步是，通过运营商和用户采集通信数据样本。
第二步是，通过评级、画像和机器学习来丰富数据样本，其中评级的依据是用户的消费记录，画像的依据是用户在30天内每5分钟的通信行为预测样本，而机器学习的依据则是信息诈骗模型。
第三步是确认用户是否受到信息欺诈，这一步的依据是用户消费评估、用户通信画像和机器学习，通过上述三方面的综合评价来确认向用户发送的通信信息是否属于诈骗信息。
第四步是，一旦确认向用户发送的的信息属于诈骗信息，那么运营商就会启动反信息欺诈系统，拦截欺诈信息，或者转接相关来电。
第五步是向用户发送预警信息，告知对方此次拦截行为。
显而易见，在用户通信行为、消费历史、信息智能配对等方面，人工智能发挥了比较多的作用，不过以目前人工智能发展水平，在运营商反信息欺诈的过程中，还需要人工干预和机器学习来提升诈骗信息预警的准确率。
文 / 《通信产业报》(网) 高超